基于改進(jìn)密度峰值聚類(lèi)算法的軌跡行為分析

摘要： 為了深入挖掘校園無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)軌跡行為數(shù)據(jù)信息，采用基于密度的聚類(lèi)方法對(duì)校園內(nèi)用戶(hù)的軌跡行為進(jìn)行特征聚類(lèi)。
由于基于密度的聚類(lèi)算法通常采用距離作為相似性度量方式，為了有效銜接此類(lèi)聚類(lèi)算法，先將用戶(hù)相似度矩陣通過(guò)轉(zhuǎn)換函數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榫嚯x矩陣。
引入離群點(diǎn)檢測(cè)算法，將離群點(diǎn)檢測(cè)算法與聚類(lèi)算法相結(jié)合，減少參數(shù)的輸入個(gè)數(shù)，增加聚類(lèi)的聚合程度。 （共11頁(yè)）